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Enregistrement W2583841963 · doi:10.11575/prism/26333

Guidelines for Epilepsy Care – Gaps, Knowledge and Implementation

2016· dissertation· en· W2583841963 sur OpenAlexfundno aff
Khara M. Sauro

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta Innovates
Mots-clésEpilepsyData scienceKnowledge managementMedicineComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epilepsy is the second most common neurological condition and can be associated with significant morbidity, premature mortality, and high resource use. Epilepsy is a spectrum disorder due its diverse presentation, making it challenging to manage. As a result, treatment gaps exist. Clinical practice guidelines should facilitate the care of people with epilepsy. While evidence exists that guidelines are effective in improving the quality of care in some clinical settings, this has not been demonstrated for epilepsy. The objectives of this thesis are to: 1) Identify gaps in epilepsy guidelines, 2) Determine barriers and facilitators to implementation of epilepsy guidelines, and 3) Develop a knowledge translation (KT) strategy to optimize dissemination and implementation of epilepsy guidelines. Several methods were used to achieve the study objectives. A systematic review of epilepsy guidelines was conducted to identify gaps. A mixed-methods approach (quantitative survey and focus groups) was used to identify the determinants of guideline use among neurologists. Based on the results of the study examining determinants of guideline use, a theory-based KT strategy was proposed to facilitate future implementation of epilepsy guidelines in clinical practice. The systematic review identified 63 guidelines for the care of epilepsy covering 19 populations/conditions. Gaps in the availability of guidelines for high priority areas (i.e. elderly) and significant heterogeneity in quality were identified. Despite the number of guidelines available for the care of people with epilepsy, use of these guidelines clinically is poor. Reasons for the poor implementation of these guidelines among neurologists (end-users of epilepsy guidelines) were identified here, and include: lack of knowledge, poor credibility, applicability and motivation, insufficient resources, and lack of clarity regarding the target users. A three-pillared KT strategy to overcome the barriers of guideline use, and leverage facilitators is proposed to improve implementation in clinical practice. This body of work provides novel evidence into the current state of epilepsy guidelines, and the factors that determine their use clinically. This novel insight helps bridge a knowledge gap while the KT strategy outlined here provides the tools required to move towards improving implementation of guidelines for the care of people with epilepsy internationally.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,108
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,296
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1080,296
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0110,013
Science ouverte0,0050,010
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,182
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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